Python数据分析实战：NumPy、Pandas和Scikit-learn的应用

# 1. Python数据分析基础**

Python数据分析是一个利用Python编程语言对数据进行处理、分析和可视化的过程。它涉及到一系列库和工具，使数据科学家和分析师能够有效地探索和理解数据。

Python数据分析的基础包括：

- **数据结构：**理解Python中的数据结构，如列表、元组、字典和数组，对于有效地处理数据至关重要。
- **数据输入/输出：**了解如何从各种来源（如CSV文件、数据库和API）读取数据，以及如何将结果写入文件或数据库。
- **数据处理：**掌握数据清理、转换和预处理技术，以确保数据的质量和一致性。

# 2. NumPy库的深入剖析**

NumPy库是Python中用于科学计算和数据分析的强大工具。它提供了高效的多维数组对象和一系列用于操作和分析数据的函数。本章将深入剖析NumPy库，涵盖数组的创建和操作、数学运算以及统计和聚合函数。

## 2.1 NumPy数组的创建和操作

### 2.1.1 数组的创建和初始化

NumPy数组可以从各种数据源创建，包括列表、元组和标量值。`np.array()`函数用于将数据转换为NumPy数组。

# 创建一个从列表的NumPy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建一个从元组的NumPy数组
arr = np.array((1, 2, 3, 4, 5))

# 创建一个从标量值的NumPy数组
arr = np.array(10)

数组也可以使用`np.zeros()`和`np.ones()`函数创建，分别创建指定形状的零数组和一数组。

# 创建一个形状为(3, 4)的零数组
arr = np.zeros((3, 4))

# 创建一个形状为(3, 4)的一数组
arr = np.ones((3, 4))

### 2.1.2 数组的索引和切片

NumPy数组可以通过索引和切片进行访问。索引使用方括号，切片使用冒号。

# 访问数组中的第一个元素
print(arr[0])

# 访问数组中的第二行
print(arr[1, :])

# 访问数组中的第一列
print(arr[:, 0])

# 访问数组中的一个子数组
print(arr[1:3, 2:4])

## 2.2 NumPy数组的数学运算

NumPy提供了广泛的数学运算，包括基本算术运算、广播机制和通用函数。

### 2.2.1 基本算术运算

NumPy数组支持基本算术运算，如加法、减法、乘法和除法。这些运算逐元素进行。

# 加法
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
print(arr1 + arr2)

# 减法
print(arr1 - arr2)

# 乘法
print(arr1 * arr2)

# 除法
print(arr1 / arr2)

### 2.2.2 广播机制和通用函数

广播机制允许不同形状的数组进行运算，通用函数是针对数组的元素级操作。

# 广播机制
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array(4)
print(arr1 + arr2)

# 通用函数
print(np.sqrt(arr1))

## 2.3 NumPy数组的统计和聚合函数

NumPy提供了广泛的统计和聚合函数，用于计算数组的统计信息和执行聚合操作。

### 2.3.1 统计函数

NumPy提供了各种统计函数，如`mean()`、`median()`和`std()`，用于计算数组的均值、中位数和标准差。

# 均值
print(np.mean(arr))

# 中位数
print(np.median(arr))

# 标准差
print(np.std(arr))

### 2.3.2 聚合函数

NumPy提供了聚合函数，如`sum()`、`max()`和`min()`，用于计算数组元素的总和、最大值和最小值。

# 总和
print(np.sum(arr))

# 最大值
print(np.max(arr))

# 最小值
print(np.min(arr))

# 3.1 Pandas数据框的创建和操作

#### 3.1.1 数据框的创建和加载

Pandas数据框可以从各种来源创建，包括列表、字典、NumPy数组和CSV文件。

**从列表创建数据框**

import pandas as pd

data = [
    ['John', 30, 'Engineer'],
    ['Jane', 25, 'Doctor'],
    ['Peter', 40, 'Manager']
]

df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Occupation'])

**从字典创建数据框**

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